吴恩达-deeplearning.ai

最新推荐文章于 2024-05-08 00:23:36 发布
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本博客整理了深度学习课程的视频教程、课件资料及笔记作业等资源，适合初学者和进阶者学习使用，包括B站教程链接、课程大纲及大树先生的详细笔记。
吴恩达DeepLearning.AI官方课程系列——Pretraining LLMs
lhx17673139267的博客
08-02 1138
机智流后续会继续跟进解读吴恩达DeepLearning.AI官方课程系列——Pretraining LLMs课程，欢迎小伙伴们在留言区积极互动转发分享，你们的支持是我们更新最大的动力~
吴恩达Deeplearning.ai 课程课件
05-05
吴恩达Deeplearning.ai 课程课件. 作为深度学习先驱吴恩达的全新尝试，deeplearning.ai 是一个自下而上教你神经网络原理的课程体系，同时浅显易懂，处于初级-中级难度。
吴恩达老师deeplearning.ai-全部课件
04-23
吴恩达老师DeepLearning.ai.系列课程的全部课件都在这里了。
【机器学习】吴恩达机器学习Deeplearning.ai
天天的博客
04-03 1344
比如百度头条，会根据panda，twin，zoo进行相关关键字推送。回归需要预测一个数字无限多个可能的输出。，在无标记的数据中寻找有趣的东西。无限多的可能输出，少量的可能输出。，从标有“正确答案”的数据中学习。回归问题比如就房价预测来说。从学习中得到“正确答案”
吴恩达深度学习deeplearning.ai——第二门课：改善神经网络——第一节：深度学习的实践层面
weixin_43895667的博客
08-10 1008
吴恩达深度学习deeplearning.ai——第二门课改善神经网络：超参数调试、正化以及优化深度神经网络——第二节：优化算法
精选资源
吴恩达DeepLearning.ai中文版笔记.pdf
01-05
"吴恩达DeepLearning.ai中文版笔记.pdf" 本资源是吴恩达的机器学习课程中文笔记，由黄海广翻译整理，基于斯坦福大学2014年机器学习课程视频。该笔记涵盖了机器学习的基础知识、监督学习、无监督学习、深入学习等...
深度学习－吴恩达－deeplearning-pdf－文字版
04-26
深度学习－吴恩达－deeplearning-pdf－文字版
吴恩达老师deeplearning.ai-全部随堂检测
04-23
吴恩达老师是全球知名的机器学习和人工智能专家，他在Coursera上开设的deeplearning.ai系列课程是深度学习领域的经典教程之一，受到了广泛的学习者喜爱。 该压缩包文件"吴恩达老师deeplearning.ai-全部随堂检测...
吴恩达DeepLearning.ai深度学习系列课课件及笔记
04-10
吴恩达DeepLearning.ai深度学习系列课课件及详细笔记，以及课程作业代码
1.75亿美元！吴恩达第三锤：宣布成立AI基金AIFund
优快云资讯
01-31 3188
点击上方“优快云”，选择“置顶公众号”关键时刻，第一时间送达！吴恩达的第三个创业项目正式公布了——AIFund ，顾名思义，是一只专注AI领域的投资基金。自离职百度后，吴恩达宣布要做的三个AI 项目已经一一亮相。现在我们简单回顾一下这三个项目，按照时间先后依次为：deeplearning.ai：致力于传播AI知识（培养人才）Landing.ai：致力于帮助企业AI转型，已经从制造业开始（深入应用
吴恩达”Deep Learning.ai“第三课《Structuring Machine Learning Projects》全部作业
03-11
压缩包内包含两个文件夹，分别为第三课的两周课程，仅包括Quiz， 其中Quiz为pdf格式，每个文件夹包含两个pdf(因不同次测试个别问题更新，故保存两个作业)。
吴恩达作业1
04-26
利用最简单的逻辑回归分类识别猫，包含了训练样本的数据集，训练样本能达到90%准确度，测试样本40%，毕竟是最简单的，但能体会权值、偏置的更新
吴恩达机器学习讲义（合集）
01-09
吴恩达机器学习课程配套讲义，配套视频可在网易公开课上找到。
吴恩达深度学习DeepLearning-详细中文和英文笔记总结以及知识图谱三剑客
10-25
吴恩达深度学习DeepLearning-详细中文和英文笔记总结以及知识图谱三剑客,比较全面的总结，看完这些应该算是入门了
吴恩达深度学习
11-21
深度学习(Deep Learning 最全的中文版)_2017年新书，学习深度学习的入门课程， 介绍了一些基础知识，卷积神经网络CNN，回归神经网络RNN，等现在比较流行的模型。
2-1 Coursera吴恩达《改善深度神经网络》 第一周课程笔记-深度学习的实践方面
csdn_xmj的博客
03-20 8666
记录吴恩达Andrew Ng深度学习专项课程笔记，方便之后回顾，共5门课。第一门课《神经网络与深度学习》（Neural Networks and Deep Learning）的4周课程笔记请见如下链接： 1-1 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第一周课程笔记-深度学习概论 1-2 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第二周课程笔记-神经网络基础 1-3 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第三周课程笔记-浅层神经网络 1-4 Coursera吴恩达《神经网络与深度学习》第
斯坦福大学吴恩达教授《machine learning》课程学习笔记—— week 1
helloworld1213800的博客
08-25 5849
##斯坦福大学吴恩达教授《machine learning》课程学习笔记—— week 1 ####前言：本系列是对课程的总结与理解，欢迎批评指正----------
机器学习（吴恩达）
最新发布
qq_56979809的博客
05-08 4035
2.降维算法：在保证数据所具有的代表性特性或者分布的情况下，将高维数据转化为低维数据的过程，主要用于数据压缩和数据的可视化。尽管学习率是固定的，成本函数也可以到达最小值，因为进行梯度下降时，导数变小，会使更新的每一步大小变小。越接近成本函数的最小值，下降的步伐会越小。监督学习：1.回归算法：预测一个正确的数字从可能出现的无限个输出结果中ps：输出结果在无限的输出集。当w的值恰好对应成本函数的某个局部最小值，学习率为0时，导数也是0，所以w不会变。w的选取对f（x）函数的影响以及对应的成本函数的影响。
吴恩达教授的机器学习公开课
yulijun2201的专栏
08-14 1520
 http://open.163.com/movie/2008/1/B/O/M6SGF6VB4_M6SGHJ9BO.html
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